针对目前时用水量预测模型中对时用水量影响因素分析研究较少的问题,通过分析各种时用水量影响因素与时用水量之间的相关性,筛选出时用水量的主要影响因子;通过分类将1 d划分为3个时段,建立分时段用水量模型。采用BP神经网络预测,精度指标采用平均绝对百分比误差（MAPE）表示。实例分析结果表明：模型预测MAPE均在5%以内,预测精度较高,满足供水系统优化调度的要求,为城市时用水量预测提供一种简单可行的思路和方法。

BP神经网络的改进算法研究-基于BP神经网络的改进算法研究.pdf 希望对大家有用 ！

无线传感网中基于BP神经网络的数据融合方法

基于BP神经网络的车牌字符识别算法研究 硕士学位论文

基于BP神经网络的电力负荷数据预测仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

充电服务设施的建设是电动汽车普及的重要因素。 因此，迫切需要解决电动汽车充电站的规划问题。 考虑到自然环境，社会，交通，电网和经济的标准，通过15个次级标准建立了电动汽车充电站项目评价体系。 分析中采用的BP神经网络构建了充电站的规划模型。 它用于充电站规划的位置和容量预测。 通过对数据样本进行分析，建立了稳定的网络结构，并在充电站规划中验证了该模型的可行性。

基于BP网络的手写体大写字母识别+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

一、实验目的 了解分类问题的概念以及基于BP神经网络设计分类器的基本流程。 二、实验平台 MatLab/Simulink仿真平台。 三、实验内容和步骤 1. iris数据集简介 iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson's Iris data set，是一种多重变量分析的数据集，包含150个样本。每个样本包含了五个元素，其中前四个为特征特征元素，分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，最后一个为品种信息，即目标属性（也叫target或label。包括山鸢尾Setosa、变色鸢尾Versicolour和维吉尼亚鸢尾Virginica三个品种）。所以iris数据集是一个150行5列的二维表。部分样本数据如下表所示： 2. 基于MatLab的学习器设计

MATLAB 人工智能实验设计 基于BP神实验内容和步骤 Boston房价数据集简介 20 世纪70 年代中期波士顿郊区房屋价格数据集，它包含的样本数相对较少，有506个。输入数据包含了影响房价的13个特征值，每个特征（比如犯罪率）都有不同的取值范围。例如，有些特性是比例，取值范围为0-1；有的取值范围为1-12；还有的取值范围为0~100，等等。部分样本的特征数据如下表所示： 基于MatLab的学习器设计经网络的房价预估器设计 学习器代码编写 （1）我们需要建立一个预测器，可以通过特征来预测房屋价格，具体代码如下： 步骤1：初始化程序 ↓-------------------------------------------------------------------------------------------------------------- clear all; %% 清除工作空间内的变量及数据，防止后续重名影响程序运行； close all; %% 关闭所有打开的图形窗口； clc; %% 清除命令行窗口中的代码； ↑----------------

基于BP神经网络的南京市房地产住宅市场预测模型的构建，黄晓静，，本文基于BP神经网络应用于预测的原理，提出预测步骤，探讨建立基于BP神经网络的预测模型的关键技术，包括样本的选取与预处理、输�